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灾后农民工返乡意愿影响因素 　　【摘要】 通过对安县农民工回流数据进行定量分析的结果表明,农民工所从事的职业、灾后农房重建和社会资本对农民工返乡有显著影响,农民工个人禀赋对灾后返乡意愿有很大影响。 　　【关键词】 灾后重建;返乡;Logistic模型;安县 　　 　　5.12汶川大地震发生的区域主要在四川,四川又是全国最大劳务输出基地之一,地震后由于看望亲人,灾后重建等原因(也包括金融危机的影响)陆续返乡。这次大自然灾害对四川农民工的流动产生了重大影响,客观和定量分析灾后重建对农民的流动的影响,可以为相关部门制定正确的灾后援助政策、农民工创业政策、农民工培 　　训政策以及灾后农业产业规划提供依据。 　　 　　一、研究变量 　　 　　主要是讨论灾后重建对农民工返乡的影响,没有将其他因素纳入模型中进行分析,并不是表示其他因素不重要。在分析中,把灾区返乡农民工特征变量分为三个组:个人特征变量、家庭受灾的特征变量、社会资本特征变量,并就灾后恢复重建农民工返乡意愿和影响因素提出以下假说。 　　第一组个人特征变量(XP)。包括返乡农民工的年龄、经济收入情况,所从事职业。理论上。所从事职业对返乡意愿有很大影响,从事建筑类、装饰类的农民工比从事其他职业的农民工有更大可能在灾后重建中再就业,返乡意愿越强烈。 　　第二组是家庭受灾的特征变量(XF)。包括家庭房屋受损程度、家庭人口受损程度,家庭经济受损程度。房屋受损的程度越大,需要重建的可能性就越大。家庭人口受伤或死亡,那么灾后恢复所需要的劳动力就越缺乏,外出务工人员返乡意愿强烈。 　　第三组农民工社会资本(XS)。结合前人的研究,在本文中,我们用返乡农民工家庭有无村干部和人情关系来描述农民工的社会资本。一般来说,返乡农民工家有村干部,可能获得的就业机会越多,返乡意愿会较强。社会资本越丰富,在外就业的机会越多,返乡意愿越低。 　　 　　二、数据与方法 　　 　　本项研究的数据来源于人力资源和社会保障部在2008年底在各乡镇的统计数据和对安县返乡农民工的调查问卷。安县位于四川省绵阳市,是汶川5.12大地震的极重灾区之一,具有灾后重建的典???性。据安县民政局统计,“截止2008年5月15日上午8时,安县因灾死亡1339人,失踪1050人,伤12000余人,无家可归15万人,倒塌损坏房屋60万间”。 　　该调查按分层抽样的方法在安县26个村中,每个村随机选择5户左右的农户进行入户调查。该调查基本涵盖了安县不同灾情地区,样本具有较好代表性。调查内容主要是返乡农民工从事的职业、家庭经济受损和社会资本情况,对灾后重建提供就业岗位的认知和参与态度等。本次调查共发放问卷300份,收回有效问卷273份。 　　据统计结果,截至2008年8月31日,安县26个村共有返乡农民工1968人,占全部人口的21%。其中,从事加工制造业的占40.4%,从事建筑行业的占34.4%,这两部分占农民工的绝大部分。灾后重建用工需求为1454个,占返乡农民工总数的73.9%,返乡后有从事建筑行业的意愿的占30.7%。 　　 　　三、实证分析 　　 　　(一)模型的设定 　　为了检验上述灾区农民工返乡意愿及其影响因素的假说,根据前面的变量分类,将灾区农民工返乡行为的影响因素设定为以下函数形式: 　　式中,y为农民工返乡的意愿,有返乡意愿为1,没有返乡意愿为0。xp代表个人特征变量,xf代表家庭特征变量,xs代表社会资本特征变量。用Binary Logistic模型,具体模型如下: 　　式中,p表示单个农民工返乡的概率,?茁i为系数,xi表示第i个影响因素。 　　(二)变量的解释及其取值 　　所调查的返乡农民工,处于同一地震区域,其灾情、援助制度和政策具有同质性,但是灾区内部农民工存在分化情况,这时灾区农民工的微观特征与返乡意愿息息相关。根据以上的分析以及所参考的文献,设定以下变量(表1)。 　　(三)实证分析及其结果 　　用SPSS13.0软件进行估计,将数据带入模型,得到结果(见表2)。 　　 注:模型结果检验:-2LL=66.241,Cox和Snell的卡方=0.338、Nagelkerke的卡方=0.452。 　　*、**、***分别表示估计的系数不等于零的显著度水平分别为10%、5%和1% 　　(四)模型估计和讨论 　　表1变量描 　　 　　从以上实证分析可以看出,灾区农民工房屋是否需要重建、家庭经济的受损情况、个人的经济收入都对灾区农民工返乡差生了显著影响。 　　1.影响最为显著的是个人从事的职业。Wald值为9.646,回归系数为2.643,且在1%水平下显著。这与灾后基础设施和农房损失严重需要重建,而引发灾区就业结构变化,对建筑工人产生大量需求相符合。